在商业环境中，学习和运用增强智能技术，能有效协同人类与机器的智慧，从而显著推动业务增长。
时至今日，人工智能（AI）已成为商业绩效的关键驱动力。从机器可读文档到智能客服，企业正从这些智能机器中获得巨大收益。
人工智能不仅能在短时间内完成可靠、准确且不知疲倦的重复性工作，还能为业务经理的决策提供有力支持。
然而，在某些情况下，人工智能的能力仍显不足，此时就需要人类智慧来增强其功能。换言之，您正在为您的业务打造增强智能。继续阅读，以深入了解更多信息。
增强智能的定义
增强智能，是指人机协同合作的理念。人工智能工程师和研究人员旨在通过在复杂环境中辅助人类决策来弥补人类知识的不足。它的核心目标是辅助人类劳动，而不是用机器或机器人取而代之。
增强智能有多种同义词，以下是一些常用的说法：
- 智能放大
- 认知增强
- 机器增强的人类智能
- 增强智能
智能放大也利用人工智能技术，但其主要目的是提高人类在商业或个人环境中的表现。
这项技术减少了人类为获得最终产品（如商品、数据洞察或面向市场的软件服务）所需的大量手动操作。
企业和终端用户已经开始利用机器增强的人类智能。例如，自动驾驶汽车的辅助驾驶系统就是一个典型案例。防撞预警和辅助停车等功能也都是很好的例证。
您还可以在计算机软件中发现增强智能的应用。
例如，当您使用基于人工智能的薪资处理工具时，该软件会在几天后自动为您提出后续步骤的建议。它会观察您在应用程序上的工作流程，并逐渐提升您在薪资处理方面的效率。
增强智能的目标
增强智能的主要目的是将组织内的机器和人力资源价值最大化。当这些资源各自为战时，很多工作都难以高效完成。
其他重要目标包括：
- 拓展人类认知能力的边界。
- 预测某个行为及其结果，并向人类提供该行为是否有利的建议。
- 智能机器可以清理和整理数据，使人类数据科学家能够分析数据集，从而发现有价值的模式和市场信号。
增强智能的重要性
智能放大之所以不可或缺，是因为它在智能机器与人类劳动之间建立了和谐的协作关系。越来越多的报告指出，由于工厂过度依赖机器人和大规模裁员，导致员工情绪低落。
然而，企业可以通过提升员工的能力，让他们专注于能够为公司创造价值的项目。例如，通过对零售、销售、营销和数字营销领域的员工进行增强智能培训，可以帮助公司销售更多产品或服务。
它还可以减少重复性任务和繁琐工作，从而使技术工人能够充分发挥其才能，例如制定创新的营销策略、将潜在客户转化为实际客户、为即将推出的产品/服务设计新的盈利模式等等。
增强智能的工作原理
在深入了解增强智能的工作原理之前，您需要先了解人工智能和人类各自擅长的领域。
| 人工智能的优势 | 人类的优势 |
| 擅长日常任务的准确性 | 概念概括能力 |
| 快速完成重复性任务 | 创造力 |
| 可以处理大量数据 | 社交和情商 |
当您将以上所有优势整合到一个系统中，让人类与人工智能系统协同工作时，这就是增强智能的工作模式。
智能放大利用多种技术来促进人机协作，主要包括：
- 人工神经网络，模仿人脑功能，帮助机器进行空间导航。
- 机器学习，从经验、错误和人类反馈中学习。
- 自然语言处理（NLP），帮助人工智能理解人类语言。
- 通过光学系统进行人脸、图像、视频和字符识别。
- 通过模式识别技术，在数据、视频、线框和图像中发现模式。
- 增强智能还使用逻辑推理算法从数据中推断元素，合理化遇到的问题，并做出预测。
一旦上述所有技术整合并协同运作，增强智能系统将通过以下功能执行任务：
- 它理解数据输入和数据分析的结果。
- 该系统可以区分新数据和旧数据。
- 它可以识别哪些数据有价值，哪些没有价值，以及哪些数据应该存档等等。
- 增强智能从人类的输入和反馈中学习，并调整其工作流程或代码库。
- 它还可以通过创建用于质量控制、风险评估和安全代码等的数据库来确保企业符合法规。
为什么企业应该采用增强智能？
首先，企业应使用增强智能来减轻员工的体力劳动负担。人类擅长概念概括、创造性思维和情商。开发出具备上述所有特质的人工智能软件可能需要数个世纪的时间。
因此，企业必须利用机器的专业知识来增强这些人类特质，例如处理海量数据、不知疲倦的工作能力以及完成重复性任务的准确性。
因此，当您为营销或财务专家提供整理好的数据时，他们可以根据人工智能的指导，快速从数据库中提取有价值的商业见解。否则，需要一个团队来收集、清理和整理数据，以便数据科学家进行分析。
增强智能的应用不仅限于数据分析。它适用于大多数行业，例如制造业、酒店业、医疗保健业和银行业等等。
增强智能与人工智能的区别
由于人工智能和增强智能都使用人工智能和机器学习算法，您可能会想了解这两者之间的区别。请参考下表了解它们的主要差异：
| 属性和特征 | 增强智能 | 人工智能 |
|---|---|---|
| 应用规模 | 该技术适用于大规模应用。由于人类的参与，您可以概括大型企业范围内的情境。 | 人工智能专注于一两项任务。它不具备概念泛化能力。 |
| 自治性 | 增强智能不是一个自治系统。相反，它涉及机器与人类之间的协作。双方都需要付出努力才能取得良好成果。 | 如果对人工智能进行适当的训练，它们可以独立工作。 |
| 使用标准 | 您会在那些需要人类独有的复杂智慧的任务和流程中发现增强智能。 | 人工智能擅长处理平凡和重复的任务。您只需创建一次工作流程，并在该流程上训练人工智能程序，它将持续交付结果，直到程序因硬件或软件故障而停止。 |
| 商业价值 | 增强智能比人工智能程序具有更大的价值，因为它能够辅助人类进行决策。 | 人工智能不直接帮助企业进行决策。 |
| 开发 | 构建一个功能强大的增强智能程序需要大量的研发工作。 | 您可以简单地复制人工智能的源代码来创建多个相同的人工智能机器人。 |
| 维护和持续开发 | 您需要通过周密的维护计划来维护您的增强智能程序。此外，您必须不断改进源代码，以应对业务发展中出现的新挑战。 | 除了云存储和安全更新之外，人工智能基本上是免维护的。您只需开发和训练它一次，只要业务流程需要，机器就可以一直运行。 |
| 社交智能 | 增强智能程序必须具备一定的社交智能，因为它们需要与人协同工作。 | 人工智能不需要社交智能，因为它们在无需人为干预的独立环境中工作。 |
| 处理实时反馈 | 有时，增强智能程序需要处理来自人类同行的反馈。 | 人工智能不需要接收和分析实时反馈。技术人员会在系统更新计划中解决其性能异常。 |
| 示例 | OTT视频平台或网站提供的内容推荐是增强智能程序的典型示例。 | 智能助手的网页搜索、电子邮件客户端的垃圾邮件过滤以及抄袭检查工具等是人工智能程序。 |
增强智能在大数据中的作用
大数据是各个行业数据挖掘的结果。例如，您需要了解您的产品在全球市场的效率。您将开始从经销商、供应链供应商、仓库、零售店和客户等处收集数据。现在，您在多个数据库中拥有数TB的数据。
这将需要数千个工时和多个团队来验证数据、清理数据、将其组织成集群，最后将其引入商业智能（BI）软件进行模式分析。
通过使用人工智能和机器学习程序来辅助数据分析师，您可以最大限度地减少工作量并降低大数据的成本。智能机器会在源头自动分析和整理数据，并将它们存储在安全的云端，方便人类数据科学家进行研究。
在广泛的数据分析过程中，人工智能还可以通过完成数据科学家原本必须执行的重复性任务来增强人类的能力。
如今，随着物联网的发展，企业需要处理更多数据，因为这些智能传感器在整个生命周期中都会从现实世界收集数据。很有可能，您只能依靠人类能力以外的其他技术来处理如此庞大的数据库。因此，利用人工智能和机器学习模型来增强人力资源将大有裨益。
增强智能的优势
认知增强的主要优势在于避免了因人工智能在实际场景中做出错误决策而给业务流程带来的任何重大损失。在增强智能系统中，人类监督人工智能的活动，并在必要时进行路线修正。
其他一些重要优势如下：
- 使业务领导者能够为关键项目做出完美的决策，例如招聘新员工、建立新的制造工厂等。
- 任何增强智能系统的人工智能程序都可以在几分钟内清理数百万份参考资料，并为您提供决策所需的正确信息。
- 智能放大通过验证、清理、组织和过滤海量数据库来节省时间。
- 用于研发、产品开发、营销和销售的增强智能模型可以通过预测特定假设或现实世界行为的结果来帮助企业。
- 消除业务流程中的偏见和人为错误。
- 通过更少的员工实现产出最大化，从而降低业务运营成本。
- 您可以通过智能手机或VR设备利用增强智能来帮助受训人员和非熟练劳动力更快地适应工作。
- 它可以在短时间内准确地完成重复性和限时性任务，从而帮助业务运营。
增强智能学习资源
增强智能
这本由亚马逊出版的优秀书籍，将帮助您有效地整合机器智能和人类智能。如果您是业务经理、首席执行官、首席技术官、首席运营官或数据科学家，那么这本书绝对值得一读。
本书主要关注以下内容：
- 智能放大的基本要求
- 智能放大中数据的风险、伦理和治理
- 弱增强和显著增强
增强智能：智能系统
这本书是理解人机共生基本概念的理想资源。
此外，本书也是亚马逊数字认识论和新文学系列的一部分。
医疗保健领域的增强智能
医疗保健行业是能够从人机集体智慧中获益最多的领域之一。这本书为医疗保健专业人员解释了智能放大的所有细微之处。
它侧重于以下主题：
- 医疗保健行业的诊断速度和效率
- 人类医生在复杂的临床情况下做出更明智的决策
- 医疗实践中智能放大的真实案例研究
总结
现在您已经了解了增强智能的定义以及这项技术与您的业务之间的联系。这项前沿技术的潜力远不止于此。
它将逐步取代生产和服务行业中的所有人工劳动。您的业务流程将会变得更加高效和更具成本效益，同时也能更好地应对问题。
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